均衡技术
电池均衡技术
电池均衡技术一、为什么要电池均衡1.1概况锂离子电池组内单体电池不一致性是指电池组内各串并联单体之间的性能差异现象。
电池组中单体电池在制造和使用过程中必然存在电压、容量、内阻等不一致，并且是一个不断累积的过程，时间越长单体电池之间产生的差异越大；并且锂离子电池组还会受到使用环境的影响，在使用过程中单体电池的不一致性会被逐渐放大，从而导致某些单体电池性能加速衰减。
1.2原因分析（1）电池内部构造和材质上的不一致性。
在电池的制造过程中，电池容易被制造技术所影响，导致电池的组成材料分布不均匀，例如活性物质的性能、厚度和微孔率等在一定程度上会有差异。
即使同一工厂生产的同一批次的同种型号的电池，其实际的容量和内阻都可能存在差异性。
出厂后的电池在放置时，会受到存储环境和自放电现象的影响，使得单体电池的差异程度越来越大。
（2）多个电池串并联使用时的不一致性。
锂离子电池作为电池储能核心部件，为了使系统达到一定要求的电压、功率和能量等级，一般不会单个使用，而是通过串并联来提高电压和容量。
在对电池进行充放电操作时，由于各单体电池本身已有差异性，故各单体电池的充放电速率是不一样的，电池组必然会产生过充电和过放电现象，从而加剧各单体电池的不一致性。
1.3造成危害锂离子电池组内各单体电池的不一致性会导致很多问题。
例如容量损失：各单体电池组成电池组的容量符合“短板理论”，最差的单体电池的容量决定整个电池组的性能；寿命损失：对于容量较小的单体电池，每次都是满充满放，这种对电池的过度使用会缩短单体电池寿命；内阻增大：对于拥有不同内阻的各单体电池，流过相同的电流，会使得内阻大的电池发热量相对比较多。
而电池温度过高，会造成劣化速度加快，即内阻又会进一步升高。
1.4解决办法a）严格控制电池的生产过程控制好各种原材料的一致性，制定各种原材料的标准，严格按照标准对原材料进行检验、储存。
提高生产技术水平，对制造过程使用严格的统计控制方式，确保每个技术规范都在规定的公差内，确保过程能力指数符合常规生产参数的分布规律。
动力电池并联均衡技术
动力电池并联均衡技术动力电池并联均衡技术动力电池并联均衡技术是一种旨在提高电动汽车电池组性能的关键技术。
在电动汽车中，电池组由多个电池单体组成，而电池单体之间存在电化学特性的差异，这会导致电池组内部的电荷和放电不平衡，进而影响整个电池组的性能和寿命。
因此，采用并联均衡技术可以解决这个问题。
首先，要了解电池并联均衡技术的原理。
在电池组中，通过将多个电池单体连接在一起，可以增加整个电池组的电流和电容量。
然而，由于电池单体之间有不同的内阻和容量，这些差异会导致一些电池单体容易充电和放电过度，而其他电池单体则无法充电和放电到设计值。
为了解决这个问题，可以采用并联均衡技术，即在电池单体之间增加均衡电路，通过调节电池之间的电流和电压，使得电池单体的充放电过程更加平衡。
其次，要了解电池并联均衡技术的实现方法。
一种常见的方法是采用均衡电路，将多个电池单体连接在一起，通过控制电流和电压，使得电池单体之间的电荷均匀分布。
这可以通过监测每个电池单体的电压和温度，然后通过控制均衡电路中的开关和电阻，来实现电荷的均衡。
另外，还可以采用外部能量储存器，如超级电容器，来辅助电池组的均衡。
超级电容器可以接收电池单体之间的过剩电荷，并在需要时释放电荷，以实现电池单体之间的均衡。
最后，要了解电池并联均衡技术的应用。
电池并联均衡技术主要应用于电动汽车和混合动力汽车等电动汽车领域。
在这些车辆中，电池组是核心部件，直接影响车辆的续航里程和性能。
通过采用并联均衡技术，可以提高电池组的能量利用率，延长电池组的使用寿命，并提高整个电动汽车系统的可靠性和稳定性。
此外，电池并联均衡技术还可以应用于其他领域，如储能系统和可再生能源系统，以提高整个系统的性能和效率。
综上所述，电池并联均衡技术是一种关键技术，可以提高电动汽车电池组的性能和寿命。
通过了解并应用电池并联均衡技术的原理和实现方法，可以有效解决电池组内部的充放电不平衡问题，提高整个电动汽车系统的性能和可靠性。
高速串行信号的均衡技术
高速串行信号的均衡技术
高速串行信号的均衡技术主要包括前向均衡（feed-forward equalization）和后向均衡（feedback equalization）两种方式。
前向均衡是在发送端对信号进行预先处理，通过增强高频部分的信
号来抵消传输线路中的损耗，以及减小信号在传输过程中的失真。
而后向均衡则是在接收端对接收到的信号进行处理，通过对信号进
行滤波和补偿来消除传输过程中的失真和噪声。
另外，高速串行信号的均衡技术还包括了一些具体的算法和方法，比如决策反馈均衡（DFE）、线性均衡器、最大似然序列估计（MLSE）等。
这些算法和方法可以根据信道的特性和系统的要求来
选择和应用，以提高信号的传输质量和可靠性。
总的来说，高速串行信号的均衡技术是一项复杂而重要的技术，它在高速串行通信中起着至关重要的作用，能够有效地提高信号的
传输质量，保证通信系统的稳定性和可靠性。
随着通信技术的不断
发展，均衡技术也在不断创新和完善，以适应日益增长的通信需求。
无线通信中的信道估计与均衡技术
三、应用和发展方向
总结起来，无线通信中的信道估计与均衡技术对于提高系统性能和可靠性至关重要。通过准确估计信道状态并采用合适的均衡方法，可以有效地消除信道引起的失真和干扰，从而实现可靠的数据传输。随着技术的不断发展，信道估计与均衡技术将在无线通信领域发挥更重要的作用，推动无线通信技术的进步和应用的广泛发展。
一、信道估计技术
在无线通信系统中，信道状态信息（CSI）的准确性对于接收端的性能至关重要。信道估计技术旨在通过接收到的信号来估计信道的状况，从而实现对发送信号的解调和解码。常见的信道估计技术包括最小二乘法（LS）、最大似然估计（MLE）和最小均方误差（MMSE）等。
最小二乘法是一种较为简单和直观的信道估计技术。它基于接收信号与已知的训练序列之间的误差最小化原理，通过计算误差的平方和来估计信道参数。最大似然估计技术则是通过最大化接收信号的似然函数来估计信道参数，可以提供较高的估计准确性。而最小均方误差技术则是在估计信号的同时最小化估计误差的均方误差，通常能够提供较好的性能。
信道估计与均衡技术在无线通信系统中有广泛的应用。例如，在移动通信系统中，信道估计技术可以用于自适应调制和功率控制，从而提高系统的吞吐量和能效。而均衡技术则可以用于解决移动通信中的多路径干扰和时延扩展等问题。
未来，随着无线通信系统的发展和演进，信道估计与均衡技术也将继续不断发展。一方面，需要研究更准确和高效的信道估计算法，以应对不同信道环境下的挑战。另一方面，可以结合深度学习和人工智能等技术，进一步提高均衡技术的性能和适应性。
均衡技术原理
均衡技术原理
均衡技术是一种通过调整系统参数或引入辅助控制方式来实现系统的稳定运行的方法。
它可以用于各种领域，例如电力系统、网络通信等。
均衡技术的原理主要包括以下几个方面：
1. 系统分析和建模：首先需要对系统进行分析和建模，以便了解系统的特性和行为。
这可以通过数学模型、仿真实验等方式来实现。
在建模过程中，需要考虑系统的各种参数和环境因素。
2. 稳定性分析：通过对系统模型进行稳定性分析，可以确定系统的稳定性边界和稳定性条件。
这包括对系统的特征根进行分析，判断系统的阻尼比、振荡频率等。
3. 控制策略设计：基于对系统的分析和稳定性分析结果，设计相应的控制策略。
控制策略可以包括PID控制器、模糊控制器、神经网络控制器等。
通过调整控制器的参数或引入辅助控制方式，可以实现系统的稳定运行。
4. 控制器参数调整：根据实际系统的工作情况，进行控制器参数的调整和优化。
这可以通过实验或系统辨识的方法来实现。
控制器参数的调整可以使系统响应更加快速和稳定，提高系统的性能。
5. 系统仿真和实验验证：将设计好的控制策略应用到实际系统中，进行仿真和实验验证。
通过与理论模型进行比较，可以评
估控制策略的有效性和性能。
通过以上几个步骤，均衡技术可以帮助系统实现稳定运行。
它在现代工程中具有广泛的应用，能够提高系统的性能和可靠性。
通信系统--均衡技术
均衡基本原理
若在各个来奎斯特取样时刻（即t=k/2fN，k=±1, ±2…） 对实际信道脉冲响应x(t)取样，因其样值不为零而形成符 号（码）间干扰，如图所示，利用信道均衡器引入的脉冲 响应使得总脉冲响应y(t)能接近h(t)，则可消除非理想信道 引起的符号（码）间干扰。这就是时域均衡器的基本原理。
u o y k n tha
谢
赏 观 谢
2.15
项目1-2 数字调制技术
鄢立
抗衰落与多径干扰消除技术
录
目
Contents
02 03
01
均衡技术概述 均衡原理 小结
Part
01
均衡技术概述
鄢 立
均衡技术概述
在通信系统中，由于通信地面站天线波束较宽，受地物、地貌 和海况等诸多因素的影响，使接收机收到经折射、反射和直射 等几条路径到达的电磁波等多径效应的存在，导致由这些不同 路径到达的电磁波射线相位不一致且具有时变性，使接收信号 呈衰落状态；同时这些电磁波射线到达的时延不同，可能出现 码间干扰。
自适应均衡算法
均衡准则：最小峰值失真准则和最小均方误差准则。 最小峰值失真准则：使干扰的峰值最小，消除取样点的符 号干扰。 最小均方误差准则（LMS）：使均衡器期望输出值dk与实 际输出值δk的误差ek=dk-δk的均方值最小，使输出趋于理 想的响应。
Part
03
小结
鄢 立
小结
均衡不用增加传输功率和带宽，即可改善移动通信链路的 传输质量。均衡重在消除码间串扰。 均衡适用于信号不可分离多径且时延扩展远大于符号宽度 的情况。起源于固定式有线传输网络中的频率均衡滤波器。
自适应均衡算法
自适应均衡技术
LMS算法有两个关键：
梯度∇(k)的计算以及收敛因子μ的选择。
（一） (k ) 的近似计算 精确计算梯度 (k ) 是十分困难的，一种粗略 的但是却十分有效的计算的近似方法是：直 2 2 ( k ) E { 接取 作为均方误差 (k )} 的估计值，即
(k ) [ 2 (k )] 2 (k )[ (k )]
自适应均衡技术
目录
均衡与自适应均衡 自适应均衡技术的发展综述
为什么需要自适应均衡滤波器？
均衡与自适应均衡
在通信原理中我们学习过均衡技术，由于 信道特性的不理性等因素的影响，实际数字基 带系统的输出在抽样时刻上，或多或少会存在 一定的码间干扰。理论和实际均表明，在数字 基带系统输出端加入一种可调（或者不可调） 的滤波器，可以减小码间干扰的影响。这种起 补偿作用的滤波器统称为均衡器。 均衡器可分 为时域均衡器（TDE）和频域均衡器（FDE）两 大类。频域均衡是利用可
自适应均衡技术的发展综述
递归RLS 或Kalman 滤波算法由Picinbono 在 1978年推导出的，70 年代～80 年代，世界上 许多学者专家从各个不同角度分别对RLS 算法进 行了改进和完善。与此同时，另外一类自适应 均衡算法——盲均衡技术也受到关注，盲均衡的 最初研究成果由Sato 在1975 年提出并应用到 PAM 通信系统中，随后Godard 等人将这种算法 推广应用到二维以及多维信号星座上。
1 XX
E{ (k )}min E{d (k )} R Wopt
2 2 T Xd
求最佳权系数向量的精确解需要知道RXd 和RXX 的先验统计知识，而且还需要进行矩阵求逆 等运算。Widrow and Hoff (1960)提出了一种 Wopt 的近似值的 在这些先验统计知识未知时求 方法。这种算法的根据是最优化方法中的最 速下降法。根据最速下降法，“下一时刻” 权系数向量W(K+1)应该等于“现时刻”权系 数向量W(k)加上一个负均方误差梯度−∇(k)的 比例项，即 W (k 1) W (k ) (k ) 其中 是一个控制收敛速度与稳定性的常数， 称之为收敛因子。
水声通信系统中信道估计和均衡技术研究
水声通信系统中信道估计和均衡技术研究随着数字通信技术的发展，信息的传输和接收已经不再依赖于传统的有线接口，而更多地采用无线接口。
在海洋通信中，由于水的阻尼和散射特性，水声通信成为了一种主要的无线通信技术。
在水声通信技术中，信道估计和均衡技术是其中的两大核心技术，本文将对这两个技术进行深入研究。
一、水声通信信道特点水声通信信道的特点与一般无线通信的特点有很大的不同。
由于水分子在运动时波动比较频繁，所以水声信道会带来三个主要的方面的影响：1. 多路路径效应：水分子的快速运动导致水声信道的传输路径发生变化，信号同时到达接收端的多个传输路径上，导致系统的多路径衰落。
2. 蓝噪声：水声信道会引发蓝噪声，这是一种在低频率处具有比较强烈的噪声干扰的噪声。
由于海底活动和环境的变化，这种噪声会经常地发生变化。
3. 时变性：由于海水中溶解气体的不稳定性、温度、盐度、水压等环境因素的影响，水声信道的传输速度和衰落状况会不断变化，因此水声信号的传输速度和幅度会发生变化。
以上三个因素会导致水声信道的信号很难传输，这就需要信道估计和均衡技术的支持。
二、水声通信信道估计技术水声通信信道估计的目的是获得信道传输状况的信息，比如说带宽、噪声、信号强度、时变性和多路径等。
为了实现这个目标，当前主要采用了两个技术：扩展卡尔曼滤波技术和小波变换思想。
首先，扩展卡尔曼滤波技术是将卡尔曼滤波技术应用到非线性情况下的信号估计中，这种方法能够应对信号差别比较大、时变性比较强的情况，能够很好地应对水声信道的变化情况。
其次，小波变换思想是指将原始信号表示为不同频率和时间上的一系列小波函数相加的形式，这一技术可以用于信号的去噪和特征提取，能够很好地应用到信道估计中。
三、水声通信均衡技术为了得到传输信号，必须在接收端进行均衡，以消除多路径的干扰，减小信道传输时的失真。
目前主要使用的水声通信均衡技术有以下几种：线性均衡、时域均衡和频域均衡。
1.线性均衡线性均衡是传统的均衡方法，它仅限于单径线路场景；此方法可以用于去除白噪声的干扰，但无法处理多径干扰和波形畸变。
通信技术中的光强补偿与均衡技术
通信技术中的光强补偿与均衡技术光强补偿与均衡技术在通信技术中的应用光通信已成为现代通信领域中的重要技术，在高速、远距离的数据传输中起到了至关重要的作用。
然而，光纤传输过程中会受到光的衰减和失真的影响，导致信号质量下降，影响通信的可靠性和性能。
为了克服这些问题，光强补偿与均衡技术应运而生。
光强补偿技术是一种通过在接收端对光信号进行调整以补偿光衰减的技术。
在光信号传输中，随着距离的增加，光信号的强度会逐渐衰减，导致接收端无法正确解读信号。
光强补偿技术通过在接收端增加光功率，将光信号的强度恢复到合适的水平。
通过使用光放大器或者增益均衡器，我们可以强化光信号的强度，使其能够更好地被接收和处理。
光强补偿技术的另一个重要应用是光纤中的非线性失真补偿。
在光信号传输过程中，非线性效应会导致信号的失真和色散。
通过光强补偿技术，我们可以减少非线性效应对信号的影响，提高信号的传输质量。
光强补偿技术还可以用于增加传输距离和提高系统的容量。
另一方面，光均衡技术是一种用来对抗色散的技术。
在光信号传输中，色散是由信号频率和光纤材料的折射率不匹配引起的。
色散会导致不同频率的光信号在传输过程中到达接收端的时间不同，从而使信号产生间隔的扩展，降低信号的传输速率和质量。
光均衡技术通过引入补偿信号来对抗色散的影响，使不同频率的光信号在传输过程中保持一致的到达时间，从而提高系统的传输质量和性能。
光均衡技术中最常见的方法是前向错误纠正（FEC）。
FEC 是一种差错控制方法，在发送端对信号进行编码和纠错，以确保接收端能够正确解码并恢复原始的信息。
通过在光信号中添加冗余信息，FEC可以检测和纠正传输中可能产生的错误。
这种技术能够提高信号的可靠性，减少数据传输中的错误和失真。
除了FEC，还有其他一些光均衡技术被广泛应用。
自适应均衡器（EQ）是一种通过在接收端实时调整信号的幅度和相位来抵消色散的技术。
EQ能够根据信号在传输过程中产生的色散情况进行自动调整，从而保持信号的完整性和减少误码率。
信道均衡技术
信道均衡技术信道均衡技术是一种在通信系统中用来抵消信道引起的失真的技术。
在无线通信中，信道是指无线电波在传播过程中所经过的媒介，例如空气或水等。
由于信道中存在多径效应、噪声和干扰等因素，导致信号在传输过程中发生失真和衰减，从而影响通信质量。
信道均衡技术的作用就是通过对接收信号进行处理，使其能够更好地适应信道的特性，提高信号的传输质量。
信道均衡技术的核心思想是通过对接收信号进行处理，对信号进行补偿，以消除信道引起的失真和衰减。
在传统的通信系统中，我们通常使用等化器来实现信道均衡。
等化器是一种数字滤波器，它通过对接收信号进行滤波处理，使信号的频谱特性能够与发送信号的频谱特性相匹配，从而实现信道均衡。
在实际应用中，我们通常使用自适应均衡算法来实现信道均衡。
自适应均衡算法是一种基于反馈的信道均衡方法，它通过不断地对接收信号进行观测和分析，自动调整等化器的参数，以使接收信号尽可能地接近发送信号。
常用的自适应均衡算法有最小均方误差（LMS）算法和最小误码率（MLSE）算法等。
在信道均衡技术的应用中，我们需要考虑到信道的时变性和多径效应。
时变信道是指信道的特性随时间变化，例如移动通信系统中由于移动终端的运动导致信道的多径效应随时间变化。
对于时变信道，我们需要使用自适应均衡算法来实时调整等化器的参数，以适应信道的变化。
多径效应是指信号在传播过程中由于反射、散射等因素引起的多个信号路径。
对于多径效应，我们需要使用多通道均衡技术来对接收信号进行处理，以消除多径引起的失真和衰减。
除了在无线通信中的应用外，信道均衡技术在有线通信中也有广泛的应用。
例如，在数字电视传输中，由于电视信号在传输过程中会受到电缆的衰减和干扰等因素的影响，导致接收到的信号质量下降。
通过使用信道均衡技术，可以对接收到的信号进行处理，使其能够更好地适应电缆的特性，提高信号的传输质量。
信道均衡技术是一种在通信系统中用来抵消信道引起的失真的技术。
通过对接收信号进行处理，使其能够更好地适应信道的特性，提高信号的传输质量。
电池包均衡原理
电池包均衡原理一、引言随着电动汽车和可再生能源市场的快速发展，电池管理系统（Battery Management System, BMS）已成为电池性能和安全的关键组成部分。
在BMS中，电池均衡技术是维持电池组高效运行、延长使用寿命及确保系统安全的重要环节。
电池包的均衡管理可以有效减少电池的不一致性，从而提高电池包的总体性能。
本文将深入探讨电池包均衡的原理，涉及均衡的必要性、均衡技术分类、主动均衡与被动均衡的工作原理、均衡电路的拓扑结构、均衡策略与算法，以及均衡技术的优缺点与挑战。
二、电池包均衡的必要性电池包由多个单体电池构成，由于制造工艺、使用条件等因素的影响，单体电池的容量、内阻等性能参数往往存在差异。
这种不一致性可能导致部分电池过充或欠充，降低电池包的总体性能，甚至引发安全问题。
因此，实施有效的均衡策略对提高电池包的效率和安全性至关重要。
三、均衡原理与技术分类均衡技术主要分为被动均衡和主动均衡两类。
被动均衡依赖于电池自身或外部设备的热效应，通过热量耗散使电池达到均衡状态。
主动均衡则通过外部电源或能量转换器，将能量从高电压电池转移到低电压电池，以实现均衡。
四、主动均衡与被动均衡的工作原理1.主动均衡工作原理：主动均衡依赖于外部电源或能量转换器。
工作过程中，当某个电池的电压过高时，控制器将启动转换器，将多余的能量从高电压电池转移到低电压电池或存储在其它地方。
这种均衡方式的优点是效率高、速度快，适用于大功率充放电应用。
但同时，它也增加了系统的复杂性、成本和潜在的安全风险。
2.被动均衡工作原理：被动均衡主要利用热效应进行电池均衡。
当某个电池充电或放电时，如果其能量超过其它电池，多余的能量将转化为热能并散发出来。
这种均衡方式依赖于自然对流或外部风扇等散热系统，其优点在于简单、可靠且成本较低。
然而，由于散热系统的限制，其效率相对较低，且不适用于大功率应用。
五、均衡电路的拓扑结构均衡电路的拓扑结构根据均衡策略和技术类型的选择而有所不同。
信道均衡技术
信道均衡技术
信道均衡技术是一种用于提高无线通信系统性能的关键技术。
在
无线通信中，信号会经过多径传播，引起信号的时延扩展和频率选择
性衰落，从而导致信号失真和干扰增加。
为了克服这些问题，信道均
衡技术被广泛应用。
信道均衡技术通过对接收信号进行处理来抑制多径传播引起的信
号失真。
它通过估计信道的冲激响应来实现，然后使用均衡器对信号
进行等化处理。
均衡器根据估计的冲激响应来抵消信号传输过程中引
起的时延扩展和频率选择性衰落。
这样，接收端就能够恢复出原始的
发送信号，提高系统的传输性能。
信道均衡技术有多种实现方法，其中常见的包括线性均衡和非线
性均衡。
线性均衡方法包括零 forcing（ZF）和最小均方误差（MMSE）等，它们通过求解线性方程组或优化问题来实现均衡，具有较低的复
杂度。
非线性均衡方法包括最大似然（ML）和迫零均衡（DI）等，它
们通过最大化接收信号的似然函数来实现均衡，具有更高的性能但也
更复杂。
信道均衡技术在无线通信中具有重要的应用价值。
它能够提高系
统的抗干扰能力、扩大容量和提高传输质量。
在实际应用中，可以根
据不同的需求选择适合的信道均衡方法，并结合其他的调制解调和编
码技术来进一步优化系统性能。
信道均衡技术的不断发展和创新将为
无线通信带来更大的进步。
4.1-自适应均衡技术
wN
J (wN ) 0
（4-113）
将式（4-111）和（4-112）代入式（4-113）得：
RNN (n)wˆ N (n) pN (n)
（4-114）
n
RNN (n)
ni
yN
(i
)
y
T N
(i
)
i1
n
pN (n) ni x(i) yN (i)
i 1
（4-115） （4-116）
（4-106）
ek (n) xk (n) dˆk (n)
（4-107）
wN (n 1) wN (n) aek(n) yN (n) （4-108）
式中:α是步长，它控制着算法的收敛速度和稳定性。在 一个实际的系统中，为了使该均衡器能够收敛，一个 首要的条件是均衡器中的传播时延(N-1)T要大于信道 的最大相对时延。为了防止均衡器不稳定，α的取值要 满足下列条件：
w
0
1
T
N
（4-97）
将式（4-96）代入上式得：
2Rp 2p
（4-98）
=0， 可得MME对应得最佳权值为
wˆ R1 p
（4-99）
将上式代入式（4-96），并利用下列矩阵性质：对 于一个方阵,有(AB)T=BTAT；对于一个对称矩阵,有AT=A 和(A-1)T=A-1。则可得均衡后的最小均方误差为
heq(t) cn (t nT )
n
式中, cN是均衡器的复系数。
（4-81）
假定系统中没有噪声， 即Nb(t)=0， 则在理想情况
下， 应有 dˆ(t) x(t) ， 在这种情况下没有任何码 间干扰。 为了使 dˆ(t) x(t) 成立， g(t)必须满足下式：
均衡技术
概述
四.信道响应模型：
采用均衡器E(Z)，消除ISI
概述
五.GSM信道估计： 帧结构：
概述
时隙组成：
0：控制时隙 F：频率校正信道 S：同步时隙
B：控制信道 C：广播信道
概述
各种突发脉冲：
训练序列：发射机发射一个已知的训练序列，用户数据紧跟在训 练序列之后。接收机的均衡器收到训练序列后，通过某种均 衡算法评估信道特性h(t)，修正滤波器系数e(t)使之接近最 佳值，从而对信道做出补偿。
• 对应矩阵形式：
我们要做的：
• 找到一个滤波器，确定“最佳”滤波器系数。 • 最佳是相对两种不同的均衡算法而言的，即：
迫零（ZF）均衡器
• 基本原理：
迫零（ZF）均衡器
• 具体计算： • 1、期望输出
• 2、抽头系数
• 注意：计算矩阵的逆 (A|E)经过初等行变换得到(E|B)，则B为A的逆
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概述
分数间隔均衡器：
基于采样频率至少等于2倍信号最高频率的准则，接收信号基 本没有混叠，均衡器补偿的是混叠前的信号失真，所以对于 信道失真和时钟的要求相对较低。 抽头间隔不到一个符号间隔，一般为1/2个符号间隔。 最佳分数间隔均衡器等效于匹配滤波器连接符号间隔均衡器 的最佳接收机。
盲均衡
基于不利用训练序列初始调整系数的均衡技术称为盲均衡 利用发送信号已知的统计特性来估计信道和数据 通过使均衡器输出的某些统计特性与发送信号的已知统计特 性相匹配，来调整均衡器的系数。
• 线性均衡器大于非线性均衡器
• 处理传输零点：
• 迫零均衡有此问题(传输零点)
• 计算量：
• 线性均衡和DFE差别不大 • Viterbi 大大降低MLSE复杂度
离线均衡技术
离线均衡技术离线均衡技术离线均衡技术是一种在计算机科学中常用的方法，用于优化系统性能和资源利用率。
它通过对离线数据进行处理和分析，以便在实际使用中进行更有效的决策。
离线均衡技术的步骤如下：第一步：数据收集离线均衡技术的第一步是收集需要处理和分析的数据。
这些数据可以是来自各个系统、传感器或其他数据源的原始数据。
收集的数据应该是全面和准确的，以确保后续的分析和决策是可靠和有效的。
第二步：数据清洗和预处理在收集到的数据中，可能会存在一些噪声、异常值或缺失值。
因此，数据清洗和预处理是非常重要的步骤。
在这一步骤中，我们需要识别和处理这些问题，以确保数据的准确性和一致性。
例如，可以通过删除异常值、填补缺失值或应用平滑技术来清洗数据。
第三步：数据转换和特征提取在离线均衡技术中，通常需要对原始数据进行转换和特征提取，以便更好地描述和表示数据。
这可以通过应用统计技术、机器学习算法或其他数据挖掘方法来实现。
转换和特征提取的目标是减少数据的维度和复杂度，同时保留重要的信息和特征。
第四步：数据建模和分析在这一步骤中，我们使用各种建模和分析技术来研究数据，并提取有价值的知识和洞察。
这可以包括统计模型、机器学习算法、数据挖掘技术等。
通过对数据建模和分析，我们可以发现数据中的模式、趋势和关联，从而更好地理解数据并做出更准确的决策。
第五步：决策和优化在离线均衡技术的最后一步，我们根据数据分析的结果，做出决策并进行优化。
这可以包括优化资源分配、改进系统性能、调整决策策略等。
通过离线均衡技术，我们可以更好地利用数据和资源，提高系统的效率和性能。
总结起来，离线均衡技术是一种通过对离线数据进行处理和分析的方法，以优化系统性能和资源利用率。
它包括数据收集、数据清洗和预处理、数据转换和特征提取、数据建模和分析以及决策和优化等步骤。
通过这些步骤，我们可以更好地理解和利用数据，并做出更准确和有效的决策。
均 衡 技 术
nN
nN
fN
输入信号x(t)送入串接的2N节迟延线，每节迟延为Tb
1 2fN
， fN 为传输系统的
奈氏带宽。在每一节迟延线的输出端都引出相应的x(t)的迟延信号，并分别经过
增益加权系数为的乘法器。加权系数是可调节的，能取正值或负值，且每一个
系数值都对中心抽头系数Co归一化。
根据线性系统叠加原理．可得均衡器的输出为
数字信号基带传输
图4.20 时域均衡器构成
数字信号基带传输
时域均衡在基带传输系统中的位置见前面图4.6所示。如前所述，时域均衡是 从系统时域脉冲响应出发，消除取样判决点时刻的干扰为基础的。硬件上可由时 域均衡器实现，如图4.20(a)所示。时域均衡器主要是由横截滤波器构成，它是由 多级抽头迟延线、可变增益电路和求和器组成的线性系统，原理图如图4.20（b） 所示。
数字信号基带传输
观察眼图是一种简便、直观、有效的衡量传输信号质量的方法。具体的方法 是从眼图的开启程度来衡量传输质量。现从单个眼型来定义眼图的量度。图4.19 所示为眼图的模型示意图。从这一模型图中可得以下几个重要的传输特性。
斜率：反映对定时 误差的敏感程度
过零点畸变
抽样时刻畸变
x(t)是经过发送滤波器、接收滤波器和信道的形成波形。由于信道特性的不理 想或信道参数的变化，使x(t)不能是理想的形成波形，即按奈氏准则在各取样点的 值将存在码间干扰。如果表示 x(t) tnT 的取样值，x0表示本符号（码元）的取样值
N
`xn 0
N
（ '
中的“′”表示不包括n = 0的一项），这就表示有码间干扰存在。
这就消除了符号间干扰。从理论上讲，只有横截滤波器节数N→以达到 ∞
均衡技术
均衡技术概述
均衡技术分类：
均衡技术概述
均衡器的分类： 1、 频域均衡 频域均衡是从校正系统的频率特性出发，利用一个可调 滤波器的频率特性去补偿信道或系统的频率特性，使包括可 调滤波器在内的基带系统的总特性接近无失真传输条件。 2、时域均衡 直接校正已失真的响应波形，使包括可调滤波器在内的 整个系统的冲激响应满足无码间串扰条件。
均衡技术原理
横向滤波器
设一个具有2N+1个抽头的横向滤波器，如下图所示，其单位冲激响应 为e(t)，则有
设它的输入为x(t)， x(t)是被均衡的对象，并设它没有附加噪声，如下图所 示。
则均衡后的输出波形y(t)为
均衡技术原理
均衡准则与实现
有限长横向滤波器不可能完全消除码间串扰，其输出将有剩余失真。为了评价 均衡效果，需要建立一个标准来度量剩余失真的大小。
均衡准则与实现
1）最小峰值失真准则下的迫零算法
均衡准则与实现
均衡准则与实现
均衡准则与实现
发展前景
在信息日益膨胀的数字化、信息化时代， 通信系统担负 了重大的任务，这要求数字通信系统向着高速率、高可靠性 的方向发展。信道均衡技术是通信系统中一项重要的技术， 能够很好的补偿信道的非理想特性， 从而减轻信号的畸变， 降低误码率在高速通信、无 线通信领域，信道对信号的畸变 将更加的严重，因此信道均衡技术是不可或缺的。自适应均 衡能够自动的调节系数从而跟踪信道，成为通信系统中一项 关键的技术。
均衡准则 • 峰值失真准则 • 均方失真准则 （1）峰值失真
意义：除k = 0以外的各值的绝对值之和反映了码间串扰的最大值。y0是有用 信号样值，所以峰值失真D 是码间串扰最大可能值（峰值）与有用信号样值之 比。显然，对于完全消除码间干扰的均衡器而言，应有D = 0；对于码间干扰 不为零的场合，希望D 越小越好。因此，若以峰值失真为准则调整抽头系数时， 应使D 最小。
现代通信技术-均衡技术
(式2)
11
02.均衡器抽头系数的确定
如果x-2N, …, x0, …，x2N已知，则求解上式线性方程组可以得到c-2N, …, c
0,
…，
c2N共2N+1个抽头系数值。使yk在k=0两边各有N个零值的调整叫做迫零调整，
按这种方法设计的均衡器称为迫零均衡器，此时峰值失真D 最小，调整达到
了最佳效果。 当均衡器的输入波形x(t)的形状随时间变化时，则必须相应地调整均衡器 的抽头系数以适应x(t)的变化，否则达不到均衡的目的。如果抽头系数的调整 由均衡器自动完成，这样的均衡器称为自适应均衡器。
串扰，故在高速数据传输中得以广泛应用。
2019/3/20
4
01.时域均衡原理
时域均衡的方法，是在基带系统接收滤波器与取样判决器之间
插入一个具有2N+1个抽头的横向滤波器。它是由带抽头的延迟线，
加权系数为{cn}的相乘器和相加器组成的，如图1(a)所示。送到均衡
器输入端的信号x(t)是接收滤波器的输出，如图1(b)所示。由于系统 特性的不理想，x(t)这个波形在其它码元取样时刻的值x1、 x2、 x-1、 x-2等不为零，所以会对其它码元的判决产生干扰。增加均衡器的目 的就是要对x(t)这个波形进行校正，使校正后的波形y(t)(即均衡器
e2
1 y0
2
k k 0
2 yk
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02.均衡器抽头系数的确定
由以上分析可知，用时域均衡来消除一定范围内的码间干扰，关键是如何 选择各抽头的加权系数{cn}。理论分析已证明，如果均衡前的峰值失真小于 1(即眼图不完全闭合)，要想得到最小的峰值失真，输出y(t) 应满足下式要求
多电感主动均衡的工作原理
多电感主动均衡的工作原理多电感主动均衡是一种通过控制多个电感器件来实现声音均衡的技术。
它可以在音频系统中调节不同频段的音频信号的增益，从而改善音频的质量和听感。
多电感主动均衡技术的工作原理主要包括输入信号分析、电感调节和输出信号合成三个步骤。
首先，多电感主动均衡系统通过输入信号分析模块对输入音频信号进行频率分析。
分析模块通常采用傅里叶变换或其它相关算法，将输入音频信号分解成不同频段的音频信号。
对于每个频段，分析模块会计算出其对应的音频信号强度。
接下来，根据分析模块得出的结果，多电感主动均衡系统将自动调节电感器件的阻抗来实现声音均衡。
在实际应用中，通常会使用多个电感器件来分别调节不同频段的音频信号增益，从而实现对音频的频率响应的调整。
具体地说，多电感主动均衡系统中的电感器件通常由绕线密集的线圈构成。
电感器件的输入端连接到音频信号输入，输出端则连接到后续放大、合成等处理环节。
在调节阻抗时，多电感主动均衡系统会利用驱动电路对电感器件输入端的电流进行调节，从而改变线圈内的电流和磁场强度。
通过调节电感器件的阻抗，多电感主动均衡系统可以实现对不同频段的音频信号的增益调节，从而对音频信号的频率响应进行调整。
最后，多电感主动均衡系统将经过调节后的音频信号进行合成，从而产生一个平衡后的输出信号。
合成过程通常通过加权和混合等方法来实现。
加权可以用来调整不同频段音频信号在合成过程中的权重，从而影响声音的整体效果。
混合则用来将不同频段的音频信号进行融合，产生一个平衡的输出信号。
需要注意的是，多电感主动均衡系统的设计和调节过程依赖于具体的应用场景和需求。
不同的音频系统可能会采用不同的电感器件配置和调节算法。
此外，多电感主动均衡技术也需要专门的控制电路和算法来实现自动调节电感器件的阻抗。
这些控制电路和算法可以根据需求进行设计和调整，以达到理想的音频均衡效果。
总之，多电感主动均衡是一种通过调节电感器件的阻抗来实现音频均衡的技术。
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数字通信系统中，由于多径传输、信道衰落等影响，在接收端会产生严重的码间干扰（Inter Symbol Interference，简称ISI），增大误码率。
为了克服码间干扰，提高通信系统的性能，在接收端需采用均衡技术。
均衡是指对信道特性的均衡，即接收端的均衡器产生与信道特性相反的特性，用来减小或消除因信道的时变多径传播特性引起的码间干扰。
目录1基本原理2结构分类3作用分类4自适应算法5发展前景基本原理理论和实践证明，在数字通信系统中插入一种可调滤波器可以校正和补偿系统特性，减少码间干扰的影响。
这种起补偿作用的滤波器称为均衡器。
图是带均衡器的数字通信系统的等效模型：均衡器通常是用滤波器来实现的，使用滤波器来补偿失真的脉冲，判决器得到的解调输出样本，是经过均衡器修正过的或者清除了码间干扰之后的样本。
自适应均衡器直接从传输的实际数字信号中根据某种算法不断调整增益，因而能适应信道的随机变化，使均衡器总是保持最佳的状态，从而有更好的失真补偿性能。
自适应均衡器一般包含两种工作模式，即训练模式和跟踪模式。
首先，发射机发射一个己知的定长的训练序列，以便接收机处的均衡器可以做出正确的设置。
典型的训练序列是一个二进制伪随机信号或是一串预先指定的数据位，而紧跟在训练序列后被传送的是用户数据。
接收机处的均衡器将通过递归算法来评估信道特性，并且修正滤波器系数以对信道做出补偿。
在设计训练序列时，要求做到即使在最差的信道条件下，均衡器也能通过这个训练序列获得正确的滤波系数。
这样就可以在收到训练序列后，使得均衡器的滤波系数已经接近于最佳值。
而在接收数据时，均衡器的自适应算法就可以跟踪不断变化的信道，自适应均衡器将不断改变其滤波特性。
均衡器从调整参数至形成收敛，整个过程是均衡器算法、结构和通信变化率的函数。
为了能有效的消除码间干扰，均衡器需要周期性的做重复训练。
在数字通信系统中用户数据是被分为若干段并被放在相应的时间段中传送的，每当收到新的时间段，均衡器将用同样的训练序列进行修正。
均衡器一般被放在接收机的基带或中频部分实现，基带包络的复数表达式可以描述带通信号波形，所以信道响应、解调信号和自适应算法通常都可以在基带部分被仿真和实现。
结构分类均衡技术可以分为两大类：线性和非线性均衡。
这些种类是由自适应均衡器的输出接下来是如何控制均衡器来划分的。
判决器决定了接收数字信号比特的值并应用门限电平来决定d(r)的值。
如果d(r)没用在反馈路径中调整均衡器，均衡器就是线性的。
另一方面，如果d(r)反馈回来调整均衡器，则为非线性均衡。
线性均衡器包括线性横向均衡器、线性格型均衡器等等，非线性均衡器包括判决反馈均衡器、最大似然序列均衡器等等，在这里主要介绍实际中应用较广的线性横向均衡器、线性格型均衡器、判决反馈均衡器及分数间隔均衡器。
按照抽样间隔的不同，均衡器还可以分为码元间隔均衡器和分数间隔均衡器。
实际中码元间隔均衡器使用比较多，但是性能上却不如分数间隔均衡器的好。
1. 线性横向均衡器(LTE)线性横向均衡器是自适应均衡方案中最简单的形式，它的基本框图如图所示。
图中，输入信号的将来值、当前值及过去值，均被均衡器时变抽头系数进行线性加权求和后得到输出，然后根据输出值和理想值之间的差别按照一定的自适应算法调整滤波器抽头系数。
在实际应用中，期望信号d(n)是未知的，否则也就失去了通信的意义。
为使参数调整得以顺利进行，一种折中的方法是把由输出信号Y(n)进行判决所得的估计信号d(n)作为期望信号。
事实上，在这种情况下，整个数字均衡器已经成了一个非线性系统，因为其收敛特性的分析是相当繁难的。
但是在信道畸变不是异乎寻常的严重的情况下，其收敛性是可以得到保证的。
线性横向均衡器最大的优点就在于其结构非常简单，容易实现，因此在各种数字通信系统中得到了广泛的应用。
但是其结构决定了两个难以克服的缺点：其一就是噪声的增强会使线性横向均衡器无法均衡具有深度零点的信道——为了补偿信道的深度零点，线性横向均衡器必须有高增益的频率响应，然而同时无法避免的也会放大噪声；另一个问题是线性横向均衡器与接收信号的幅度信息关系密切，而幅度会随着多径衰落信道中相邻码元的改变而改变，因此滤波器抽头系数的调整不是独立的。
由于以上两点线性横向均衡器在畸变严重的信道和低信噪比(SNR)环境中性能较差，而且均衡器的抽头调整相互影响，从而需要更多的抽头数目。
2. 线性格型均衡器(LLE)格型滤波器(Latice Filter)最早是由Makhoul于1977年提出的，所采用的方法在当时被称为线性预测的格型方法，后被称为格型滤波器。
这种格型滤波器具有共扼对称的结构：前向反射系数是后向反射系数的共扼。
格型滤波器最突出的特点是局部相关联的模块化结构。
格型系数对于数值扰动的低灵敏型，以及格型算法对于信号协方差矩阵特征值扩散的相对惰性，使得其算法具有快速收敛和优良数值特性。
因为实际中，信道特性无法知道，所以也就难以估计需要的滤波器阶数。
而用格型滤波器作为自适应均衡器的结构时，可以动态的调整自适应均衡器的结构以满足实际的均衡需求而不必重新设定均衡器的阶数和重新启动自适应算法。
如图所示为格型均衡器的结构框图：格型均衡器由于在动态调整阶数的时候不需要重新启动自适应算法，因而在无法大概估计信道特性的时候非常有利，可以利用格型均衡器的逐步迭代而得到最佳的阶数，另外格型均衡器有着优良的收敛特性和数值稳定性，这些都有利于在高速的数字通信和深度衰落的信道中使用格型均衡器。
但是如前面所讨论的那样，格型均衡器的结构比较复杂，实现起来困难，从而限制了格型均衡器在数字通信中的应用。
3. 判决反馈均衡器(DFE)诸如LTE的线性均衡器为了补偿信道的深度零点而增大增益从而也放大了噪声，因此在有深度谱零点的带通信道中线性均衡器性能不佳。
然而对于这样的恶劣信道，判决反馈均衡器由于存在着不受噪声增益影响的反馈部分因而性能优于线性横向均衡器。
判决反馈均衡的基本方法就是一旦信息符号经检测和判决以后，它对随后信号的于扰在其检测之前可以被估计并消减。
其结构如图所示。
包括两个抽头延迟滤波器：一个是前向滤波器(FFF)，另一个是反向滤波器(FBF)。
其作用和原理与前面讨论的线性横向均衡器类似：FBF的输入是判决器的先前输出，其系数可以通过调整减弱当前估计中的码间干扰。
其中FFF抽头系数的个数为L而FBF抽头系数的个数为M。
判决反馈均衡器(DFE)的结构具有许多优点，当判决差错对性能的影响可忽略时DFE优于线性均衡器，显而易见相对于线性均衡器加入判决反馈部分可得到性能上相当大的改善，反馈部分消除了由先前被检测符号引起的符号间干扰，例如相对于LTE较小的噪声增益和MSE,相对于MLSE和格型结构的低运算复杂度、相对于横向结构更容易达到稳态性能等等。
然而DFE结构面临的主要问题之一是错误传播，错误传播是由于对信息的不正确判决而产生的，错误信息的反馈会影响FBF部分从而影响未来信息的判决；另一问题是移动通信中的收敛速度。
4. 分数间隔均衡器(FSE）最佳分数间隔均衡器等价于由匹配滤波器后接波特间隔均衡器的最佳线性接收机。
线性调制系统的最佳接收滤波器是级联于实际信道的一个匹配滤波器。
对时变信道系统的最佳接收是采用匹配滤波器和一个T间隔抽头的均衡器。
一个以码元速率取样的T间隔均衡器不能形成匹配滤波器，而FSE是以不低于奈奎斯特速率取样，可以达到匹W,滤波器和T间隔均衡器特性的最好组合，即FSE可以构成一个最好的自适应匹配滤波器，且FSE在较低噪声环境下可以补偿更严重的时延和幅度失真。
FSE对采样器噪声不敏感，这也是由于没有频谱重叠现象而产生的优点。
作用分类均衡器的设计与信号性质有关。
对传输电话信号，由于人耳对相位不敏感,只对传输信道的幅-频特性提出要求就够了。
传输电视信号时,对传输信道的幅-频、相-频特性都有要求，否则图像就失真。
电子计算机输出的数字电码脉冲也对幅-频、相-频特性有要求，因为波形畸变会因码间干扰而导致误码。
均衡作用可分为频域均衡（包括幅度均衡、相位或时延均衡）和时域均衡。
前者是校正频率特性；后者是直接校正畸变波形。
按调节方法还可分为固定均衡和可变均衡。
可变均衡又可细分为手动均衡和自适应(自动)均衡。
1.幅度均衡器一种校正幅－频特性的频域均衡器。
图中的bs曲线是未经均衡的系统衰减-频率特性。
衰减值按-20 lg(U0/Ui)计算,单位为分贝,U0和Ui分别为输出电压和输入电压。
用衰减值的好处是当求两个网络的合成衰减时可作代数相加。
若要获得平坦的幅-频特性曲线，可在系统中接入幅度均衡器，其特性如图中的be曲线。
均衡后系统特性如曲线bd。
适当地选取图中电路中的各元件值，可使衰减-频率特性近似于图的be曲线。
图中的电路只用无源元件的，称为无源幅度均衡器。
也可以用晶体管或运算放大器构成有源幅度均衡器。
可变幅度均衡器一般通过改变元件值来调节幅－频特性。
在宽频带范围内，实现所需均衡特性的一种方法是将均衡曲线分成若干频段,每个频段由一节衰减-频率特性为钟型的均衡器进行调节。
另一种方法是将均衡曲线分解为各次谐波，分别由衰减-频率特性为余弦型的均衡器进行调节。
2. 相位均衡器用以校正相-频特性的频域均衡器。
因为时延等于相-频特性曲线的斜率，通常用的是时延均衡器，使未均衡系统的时延-频率特性与时延均衡器（也是相位均衡器）的时延－频率特性相加后接近平线。
时延均衡器也分无源和有源、固定和可变几种类型。
3.横向均衡器一种最常用的时域均衡器。
频带利用率高的数字通信设备常用这种均衡器。
输入的畸变波形进入有抽头的时延线，再经过各横向路径并乘以不同系数ɑn后相加则获得已均衡信号。
调节各系数值，可得所需要的输出波形。
各系数可以是固定的，也可以随系统特性的变化而自动调节，后者称为自适应均衡器。
在某些场合，还将接收判决所得数码反馈到输入端，与输入信号相加，这种均衡器称为判决反馈均衡器，其性能比横向均衡器的为好。
自适应算法自适应均衡器的原理就是按照某种准则和算法对其系数进行调整最终使自适应均衡器的代价(目标)函数最小化，达到最佳均衡的目的。
而各种调整系数的算法就称为自适应算法，自适应算法是根据某个最优准则来设计的。
最常用的自适应算法有迫零算法，最陡下降算法，LMS算法，RLS算法以及各种盲均衡算法等。
自适应算法所采用的最优准则有最小均方误差(LMS)准则，最小二乘(LS)准则、最大信嗓比准则和统计检测准则等，其中最小均方误差(LMS)准则和最小二乘(LS)准则是目前最为流行的自适应算法准则。
由此可见LMS算法和RLS算法由于采用的最优准则不同，因此这两种算法在性能，复杂度等方面均有许多差别。
一种算法性能的好坏可以通过几个常用的指标来衡量，例如收敛速度一一通常用算法达到稳定状态(即与最优值的接近程度达到一定值)的迭代次数表示；误调比——实际均方误差相对于算法的最小均方误差的平均偏差；运算复杂度—完成一次完整迭代所需的运算次数；跟踪性能一一一对信道时变统计特性的自适应能力。